arXiv 论文评测 Jev 时序决策能力：部分任务强、多数接近随机
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arXiv 论文评测 Jev 时序决策能力：部分任务强、多数接近随机
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AI 综述
Jianye Wang 等在 arXiv 发布论文，以 Jev 1.13.0 为案例，用 accuracy 和 AUC 统一评测结构化 System 1 模型在时间序列决策任务上的表现，任务覆盖时间序列分类、事件类型预测、油温方向和股票涨跌预测。 结果显示，该模型在部分显式时间模式和事件类型预测上表现较强，但在多数数值序列分类和股票涨跌预测上接近随机水平；部分数据集还出现排序质量与最终决策准确率之间的差距。
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最新进展10月27日 12:00
Jev 时间序列决策能力评测：结构化 System 1 模型基准测试报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AIJev 时间序列决策能力评测：结构化 System 1 模型基准测试
arXiv 论文以 Jev 1.13.0 为案例，评测结构化 System 1 模型在时间序列决策任务上的表现，覆盖时间序列分类、事件类型预测、油温方向和股票涨跌预测，并以 accuracy 和 AUC 建立统一评估框架。结果显示模型在部分显式时间模式和事件类型预测上表现较强，但在多数数值序列分类和股票涨跌预测上接近随机水平，部分数据集还出现排序质量与最终决策准确率之间的差距。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。